Co-Occurrence of L. monocytogenes with Other Bacterial Genera and Bacterial Diversity on Cleaned Conveyor Surfaces in a Swine Slaughterhouse
Notice bibliographique
Résumé
Bacterial pathogens, such as Listeria monocytogenes, can show resistance to disinfection and persistence on working surfaces, permitting them to survive and contaminate food products. Persistence—a complex phenomenon involving interactions between many bacteria within a biofilm—is modulated by in situ characteristics. This study aimed to describe, in silico, the microbiota identified in a swine slaughterhouse after sanitation procedures to better understand the presence of L. monocytogenes on these surfaces. Molecular tools for characterization of microbial communities were used to assess the relative contribution of different bacteria resulting from this phenomenon, and the 16S rRNA sequencing method was used on samples from meat conveyor belt surfaces collected on four sampling visits to study the co-occurrence between L. monocytogenes and other bacteria. From the background microbiota, a total of six genera were found to be negatively correlated with Listeria spp., suggesting Listeria growth inhibition, competition, or at least an absence of shared habitats. Based on these results, a complete scenario of interactions of Listeria with components of background microbiota was established. This work contributes to identifying avenues that could prevent the growth and persistence of L. monocytogenes on food-processing surfaces.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».